Assessment of potential nutrient build-up around beef cattle production areas using electromagnetic induction
Notice bibliographique
Résumé
Electromagnetic induction (EMI) has been used to map soil properties such as salinity and water content. The objective of this research is to use EMI to map the potential distribution of nutrients around beef cattle pens and to relate this distribution to major physiographic field features. Beef cattle farms in different physiographic locations were surveyed in Manitoba, Canada, using an EM-38 conductivity meter georeferenced with a GPS receiver. Samples were collected using a response surface design and analysed for electrical conductivity (ECe), which was used as a proxy for determining potential build-up of nutrients. Multiple linear regression models (MLR) were used for calibration of the EM readings. The results showed that areas 1 through 4 had ECe < or = 3.5 dSm(-1), but areas 5 and 6 exceeded this concentration and reached maximum values of 5.5 and 7.0 dS m(-1), respectively. Higher values in area 6 were probably due to the presence of a rocky layer at 0.3 m depth, leaving a thin soil layer to accumulate the nutrients. Micro-depressions played a major role in salt accumulation, with the depressions corresponding to higher values of ECe. The presence of features such as drainage ditches and compacted soils beneath roads strongly affected the direction of the plumes. Based on these results, the location of the pens on high elevations and the provision to collect the run-off from the pens were identified as good design criteria. Highly permeable soils may require a low permeability liner to capture the deep percolation and redirect it towards a collection area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».